给定标识符集合s=<w1,w2,...wN>,NER输出一个三元组的列表<Is,Ie,t>,列表中的每个三元组代表s中的一个命名实体。此处Is∈[1,N],Ie∈[1,N],分别为命名实体的起始索引和终止索引。t指代从预定义类别中选择的实体类型。 NER任务的分类: 粗粒度的NER:实体种类少,每个命名实体对应一个实体类型; 细粒...
命名实体(Named entity)是指特定类型事物的名称或符号,一般是一个单词或名词短语。 命名实体识别(Named entity recognition, NER)任务旨在识别出文本中命名实体,并将实体分类为给定的类别中。比如下图中,…
英语中的命名实体具有比较明显的形式标志,即实体中的每个词的第一个字母要大写,所以对实体边界的识别相对容易,任务的重点是确定实体的类别。和英语相比,汉语命名实体识别任务更加复杂,而且相对于实体类别标注任务而言,实体边界的识别更加困难。汉语命名实体识别的难点主要存在于: 汉语文本没有类似英文文本中空格之类的显式...
这个博客讲述了自然语言处理（NLP）和信息检索（IR）中的一个称为命名实体识别（NER）的领域，以及我们如何通过只提取主要实体（如姓名、教育背景、技能等）来应用它来自动生成简历摘要。什么是命名实体识别？命名实体识别（NER）（也称为实体识别、实体分块和实体提取）是信息提取的一个子任务，旨在将文本中的命名实...
命名实体识别(NER, Named Entity Recognition),是指识别文本中具有特定意义的实体,主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。 本文将以 BERT 作为时间节点,详细介绍 NER 历史使用过的一些方法,以及在 BERT 出现之后的一些方法。 01 NER—过去篇 本节将从以下方...
本文旨在对命名实体识别技术的研究进展进行综述,以期为相关领域的研究者和实践者提供全面的技术概览和前沿动态。 本文首先介绍了命名实体识别的基本概念和重要性,阐述了NER技术的核心任务和应用场景。接着,回顾了NER技术的研究历程,包括早期的规则方法和基于词典的方法,以及近年来基于深度学习的NER技术的快速发展。在此...
命名实体识别(NER)综述 简介 命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)旨在从文本中抽取出命名实体,比如人名、地名、机构名等。它是一个非常重要的基础性任务,可以有效帮助后续的文本语义理解。 NER任务一般有两种类型:flat NER和nested NER。前者就是普通的NER,每个token只对应一个label;后者是比较复杂的NER,...
分别表示命名实体的开始位置和结束位置,t表示命名实体的类别。识别people, organizations, locations, and time, currency, percentage expressions的任务称为coarse-grained NER(对实体进行粗劣的划分,每一个实体只有一种类型)。最近有些fine-grained NER任务专注于更多的实体类别集合,而一个metion可以被标注为多个fine-gr...
咱们先来说说这命名实体识别技术是个啥。你看啊,在一篇文章里,就像一个小世界,有各种各样的东西,像人名、地名、组织机构名这些就像是这个小世界里的特殊居民。命名实体识别技术呢,就是要把这些特殊居民一个个找出来,还得给他们贴上正确的标签。这就好比在人群里,一眼能认出谁是张三,谁来自北京,哪个是腾讯公司...
stack-LSTM :stack-LSTM 直接构建多词的命名实体。Stack-LSTM 在 LSTM 中加入一个栈指针。模型包含 chunking 和 NER(命名实体识别)。 1. 堆栈包含三个:output(输出栈/已完成的部分),stack(暂存栈/临时部分),buffer(尚未处理的单词栈)。 2. 三种操作(action): ...